Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simetris Jurnal Mantik Penusa Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Sevanam: Jurnal Pengabdian Masyarakat
Agus Fatkhurohman
Universitas AMIKOM Yogyakarta
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI METODE ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS DALAM SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN HIMMSIUNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA Febry Fidelia Prahastiwi; Agus Fatkhurohman
Jurnal Mantik Penusa Vol. 3 No. 1.1 (19): Manajemen dan Ilmu Komputer
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian (LPPM) STMIK Pelita Nusantara Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (578.291 KB)

Abstract

This study proposes a decision support system for selecting HIMMSI administrators at Amikom University in Yogyakarta using the AHP method. Data obtained from observations and direct interviews with HIMMSI management. There are seven criteria used for assessment, namely: activeness (C1), responsibility (C2), creativity (C3), problem solving (C4), communicative (C5), public speaking skills (C6), and collaboration (C7) . This study applies the AHP method because each criterion has its own sub-criteria. The final results in this study in the form of ranking that can be printed by the admin while the user can only see it.
Data Mining Untuk Klasifikasi Produk Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Toko Online Ma’ruf Aziz Muzani; M. Iqbal Abdullah Sukri2; Syifa Nur Fauziah; Agus Fatkhurohman; Dhani Ariatmanto
Prosiding SISFOTEK Vol 5 No 1 (2021): SISFOTEK V 2021
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (404.365 KB)

Abstract

The rapid growth of e-commerce in Indonesia has been largely facilitated by the presence of e-marketplaces. The e-marketplace trend in Indonesia continues to develop along with the development of technology and the internet. During its development, e-marketplaces offer more and more products. As a result, buyers need more effort to find the product they want. In order to facilitate the search for these products, a product classification is carried out. This study classifies products in the Shopee emarketplace using the K-Nearest Neighbor algorithm. The product data used comes from web scraping in the categories of cellphones and accessories, Muslim fashion, and home appliances. The stages of the classification system begin with the preprocessing stage, then the term weighting stage uses the TF-IDF method, then cosine similarity to calculate the similarity distance between documents, and then sorting the results of the cosine similarity to retrieve data for the number of k values. Based on testing on 9 product data with three different k values. Obtained an average that shows the lowest accuracy, precision, and recall results when the value of k = 3. The accuracy result is 88.89%, precision is 83.33%, and a recall of 100% is obtained when using the value of k = 5 or k = 7.
Implementasi Model Pembelajaran dengan Differentiated Instruction Berbasis E-Learning untuk Mahasiswa dengan Hambatan Mental Yusuf Amri Amrullah; Theopilus Bayu Sasongko; Rivi Neritarani; Agus Fatkhurohman
Sevanam: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 1 No 2 (2022): September
Publisher : Universitas Hindu Negeri I Gusti Bagus Sugriwa Denpasar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25078/sevanam.v1i2.1393

Abstract

Masyarakat atau kelompok berkebutuhan khusus pada dasarnya memiliki hak yang dalam memperoleh pendidikan yang bermutu pada satuan pendidikan di semua jenis, jalur dan jenjang pendidikan. Hal ini juga berlaku pada satuan pendidikan tinggi. Institusi pendidikan tinggi wajib untuk mengakomodasi pendidikan bagi mahasiswa dengan hambatan khusus, salah satunya adalah hambatan mental. Salah satu yang menjadi kendala bagi mahasiswa dengan hambatan mental adalah kemampuan untuk memahami materi perkuliahan. Oleh karena itu, institusi pendidikan tinggi perlu mengembangkan model pembelajaran khusus untuk mahasiswa dengan hambatan tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji penerapan model pembelajaran khusus untuk mahasiswa dengan hambatan mental. Metode yang digunakan adalah dengan metode Differentiated Instruction, yaitu dengan memberikan pembedaan instruksi sehingga diharapkan dapat membantu mahasiswa tersebut dalam memahami materi perkuliahan. Berdasarkan hasil uji coba penerapan metode ini pada beberapa mahasiswa dengan hambatan mental, dapat diketahui bahwa pembedaan instruksi ini memerlukan media yang disesuaikan dengan profil belajar mahasiswa.
PENINGKATAN AKURASI TOPIC MODELING PADA KINERJA KEPOLISIAN REPUBLIK INDONESIA DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA SPELL CHECKER Isra Andika Bakhri; Rifqi Mulyawan; Nurfajri Asfa; Ema Utami; Agus Fatkhurohman
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 13, No 1 (2022): JURNAL SIMETRIS VOLUME 13 NO 1 TAHUN 2022
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/simet.v13i1.7186

Abstract

Kinerja polisi republik Indonesia saat ini menjadi soratan terutama munculnya banyak komentar dari netizen terutama di Twitter dengan diramaikannya hashtag #percumalaporpolisi dan #1hari1oknum. Hal ini mesti direspon cepat oleh kepolisian republik indonesia untuk melakukan counter issue dengan pertama-tama menggali topik tersembunyi dari sekian banyak tweet yang beredar salah satu caranya yaitu menerapkan topic modeling pada Twitter. Dalam rangka memetakan issue atau topik yang akan dibenahi menurut padangan publik terlebih dahulu. Salah satu kelemahan penerapan topic modeling ialah adanya typo maupun singkatan disengaja yang dapat menggangu keakuratan model yang akan dibangun. Maka penting diterapkannya peningkatan perbaikan teks tweet yang diakuisisi sebelum dimasukkan ke dalam model. Normalisasi teks dapat dikaloborasikan dengan algoritma spell checker yang dapat membantu menormalkan typo dan singkatan yang disengaja untuk membantu meningkatkan akurasi model. Penerapan algoritma spell cheker terbukti mampu meningkatkan akurasi model yang mengakibatkan topik yang dihasilkan sebelum dan sesudah diterapkan spell checker berbeda, ditandai dengan tidak ditemukannya lagi singkatan atau typo pada term yang diolah oleh LDA.
Co-Authors Amrullah, Yusuf Amri Dhani Ariatmanto Ema Utami Febry Fidelia Prahastiwi Isra Andika Bakhri M. Iqbal Abdullah Sukri2 Ma’ruf Aziz Muzani Nurfajri Asfa Rifqi Mulyawan Rivi Neritarani Sasongko, Theopilus Bayu Syifa Nur Fauziah